开放式电阻抗成像建模及其仿真

为克服封闭式电阻抗成像电极位置不确定性引入的图像重构误差,采用固定电极阵列的开放式电阻抗成像(open electrical impedance tomography,OEIT)模型。将求解整个开放场域电磁场边值问题,近似转化为局部的虚拟场域。通过仿真实验选取有效边界参数和电极阵列结构。利用有限元法求解OEIT的正问题,采用一步牛顿法进行图像重构。实验结果表明OEIT能够探测到目标位置、区域以及电导率的变化,重构图像较清晰。OEIT在浅层体表具有较好的分辨率和定位准确度,有一定的临床应用价值。     

三维电阻抗成像中混合正则化算法

为解决三维电阻抗成像(electrical impedance tomography,EIT)逆问题的病态性和改善重建图像质量,在对比研究Tikhonov正则化和一步牛顿法(Newton’s one-step error reconstructor,NOSER)的基础上,提出基于这2种算法的混合正则化算法。采用归一化均方距离判据和归一化平均绝对距离判据,为判断重构图像和原始图像的差异提供一种量化的客观标准。仿真计算和物理模型实验结果表明：混合正则化算法与Tikhonov正则化、NOSER正则化相比,不仅降低了雅克比矩阵的条件数,使逆问题由病态转为良态,还提高了目标物体的空间分辨率,有效改善了图像质量。该混合正则化算法对三维EIT的图像重构是有效的、可靠的。     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

交叉平面电阻抗成像模型分析

该研究针对传统平面电极阵列电阻抗成像系统问题,构建了一个交叉平面电极阵列的电阻抗断层成像系统。此系统由65个电极组成4个水平和8个轴向相交叉的成像空间。仿真及水槽实验采用了Tikhonov正则化算法,重建结果与原物体的比较表明,该成像方式在空间中能够提供更高的分辨率和定位精度。此外,这种方法能有效地减少计算量,在临床检查和监护上显示出很大的应用前景。     

电阻抗成像正则化参数的优化方法

为改善电阻抗成像逆问题的不适定性,通常采用Tikhonov正则化算法来求得适当的解。正则化参数对重建图像的质量和计算速度影响较大。笔者提出了一种基于残差范数和解范数乘积的优化方法(PRS)求取电阻抗成像的正则化参数。为验证该方法的有效性,笔者针对不同的目标大小、目标位置、目标电导率、目标数目以及不同程度的噪声分别进行了重建图像的仿真实验和水槽实验。结果表明：这种优化方法可以快速找到相对最优的正则化参数,且具有良好的抗噪性能。与传统的L曲线方法相比,提高了图像重建质量。     

医用电阻抗成像系统的模块化设计

电阻抗成像是一种新的无损伤的功能成像技术．采用模块化设计,建立一种基于物理模型的医学电阻抗成像硬件系统．该系统主要有恒流源模块、驱动模块、测量模块、信号处理模块、控制和成像模块组成．该系统通过测量被测目标表面电信号并进行分析和处理,再通过逆问题求解,重构出电阻抗分布图像．实验表明,该系统设计合理,工作稳定,具有实时检测、使用方便及扩展性强等特点．     

三维电阻抗成像系统激励模式仿真分析

为克服电阻抗成像(electrical impedance tomography, EIT)信息量少,正、逆问题计算时由于实际三维场近似到二维时引入误差等弊端,在开放式EIT基础上改进一维电极阵列为二维电极阵列,拓展求解域到整个三维场,以增加信息量,消除模型误差。针对目前EIT的几种激励模式,运用有限元法求解不同模式下的正问题,以区分度和表面投影成像的方法评估各种激励模式对三维场域内扰动的敏感度。结果表明背电极方式在探测深度、精度上具有明显优势,临床应用简便,可为下一步三维EIT的研究提供参考。     

基于单电极激励模式的颅脑电阻抗图像重建方法研究

作为一种新兴的可视化技术,电阻抗层析成像(EIT)能够根据人体组织病理变化对其电导率分布进行图像重建,为疾病检测提供了一种选择.在基于EIT的脑部疾病检测中,为了改善被测区域的灵敏度分布并解决电阻抗成像中典型的不适定问题,在单电极激励数据采集模式下,提出了k阶有限差分L₁正则化目标函数,并采用增广拉格朗日和交替方向算法对目标函数进行求解,实现电导率分布的重构.研究了单电极激励模式下,外接电阻对敏感场的影响;针对脑出血和脑缺血两种病情,对比了Landweber方法、Newton-Raphson方法、Tikhonov方法、广义总变分方法(TGV)和本文方法的图像重建性能.结果表明,在脑出血和脑缺血的图像重建中,采用单电极激励模式的ALAD-LR方法可有效提高图像重建质量,并具有较强的鲁棒性.     

改进的电阻抗反投影成像算法

在等位线反投影算法基础上,结合计算机断层成像中均值反投影理论,形成应用于电阻抗成像的改进反投影算法.改进算法以注入电极对中点到测量电极对中点的长度作为投影路径的近似长度,在反投影的过程中考虑投影长度的影响;计算反投影后相对电导率的正负均值;最终的相对电导率值是在反投影结果基础上根据符号减去相应的均值,如果改变符号就令相对值为0.仿真和水槽实验验证均改进电阻抗反投影算法相比于等位线反投影算法可以减小重构图像的星状伪迹.改进电阻抗反投影算法是实用有效的.     

单电流注入的三维MREIT快速重建及实验

磁共振电阻抗成像（MREIT）是将磁共振成像（MRI）与传统电阻抗成像（EIT）技术相结合的一种电导率成像技术,通过提供成像体精确的几何信息与成像体内部的磁通密度值,改善了电阻抗成像的病态性,使得电导率图像的分辨率显著提高．针对MREIT系统的快速成像问题,在分析磁共振电阻抗成像的数学模型和正逆问题的基础上,提出利用单次电流的磁通密度分量即可进行电导率图像重建的方法,缩短了测量时间,并降低了电极间的电磁干扰;将灵敏度矩阵法扩展到三维MREIT,采用半解析法计算灵敏度矩阵,使得图像重建速度得到提高;并通过仿真与仿体实验验证了该方法的有效性．结果表明获得的电导率分布图像具有较高的分辨率和图像质量,测量与重建时间的缩短为MREIT的临床应用奠定了基础．     

基于分割Bregman迭代的内-外置电极电容层析成像

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题的病态性和不适定性,提出了一种基于分割布雷格曼迭代(split Bregman iteration,SBI)的图像重构算法。在目标函数中引入基于参考图像的正则化、低阶约束和空间约束,从而提高成像质量和空间分辨率。对内-外置电极的ECT敏感场内环形区域进行图像重建。仿真结果表明:与Tlkhonov正则化算法和Landweber迭代算法相比,基于布雷格曼迭代的图像重建算法具有较好的空间分辨率,图像误差降低至0. 162 1,图像相关系数提升至0. 874 4,图像重建的精度和质量较高,说明了该算法在ECT图像重建领域的可行性和有效性。     

基于L曲线法的电容层析成像正则化参数优化

电容层析成像（ECT）系统的不适定性问题严重影响重建图像质量，为此必须减小灵敏度矩阵的争件数．以Tjkhonov正则化和后验策略为基础，从灵敏度矩阵广义逆的角度阐述了L曲线法并设置滤波函数，建立极小化泛函及L曲线图，最终确定正则参数．仿真实验表明，L曲线法具有较强的抗噪声性能和较快的收敛速度，明显改善了ECT系统的重构图像质量．     

基于电阻抗成像的土壤测控系统

土壤水分盐分是植物生长和评估环境的重要指标,为了解决传统检测方法不能反映土壤水分盐分的空间分布、破坏土壤结构等弊端,本课题提出了基于电阻抗成像(EIT)的土壤电阻抗成像(SEIT)系统,文中主要工作是SEIT系统的仿真研究及其测控系统。首先通过建立数学物理模型,设置边界条件,进行SEIT正问题和逆问题的仿真分析。然后通过对测控系统功能分析,提出了整体框架,并选择合适的芯片完成硬件的设计,并提出了控制程序的流程。最后将硬件电路和控制程序相结合进行调试,验证了SEIT测控系统的硬件电路设计的正确性和控制程序的合理性。     

ECT图像重建中最小坡度正则化参数选择方法

电容层析成像图像重建反问题常常是不适定的.提出了一种在最小坡度曲线段中选择Tikhonov正则化参数的新方法用于求解这一不适定反问题.对于测量数据的干扰,不适定问题的一些正则化解比其他的解敏感程度低.该方法使用一定准则选取不敏感正则化解中的一个,将这个解对应的正则化参数作为最优值.通过仿真实验,针对两种典型介质分布,将基于最小坡度方法计算的正则化参数与流行的L-曲线法在电容测量数据施加噪声情况下的图像重建结果进行了比较.实验表明基于新方法的图像重建结果要好于L-曲线法.     

基于圆柱模型的三维电阻抗成像问题研究

以胸腔模型为例,进行了三维电阻抗成像问题研究,建立了三维圆柱模型;采用有限元法进行了电阻抗正问题分析,得到的边界电位分布能够反映内部电阻抗的变化;采用基于同伦理论改进的Newton Raphson方法进行了逆问题分析,计算得到的电阻抗分布和实际分布非常接近,说明该方法适用于电阻抗成像逆问题。